Anti-Epileptic Medication Exposure Influences Functional Status in New Zealand Stroke Patients: A Retrospective Population-Level Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients who develop seizures after stroke have disproportionately poorer outcomes and increased mortality. OBJECTIVE: Our objective was to investigate whether exposure to anti-epileptic medications influenced long-term functional status after stroke. METHODS: We used linked health administrative data from a cohort of adult stroke patients in New Zealand. Demographics and prescription information were obtained from the National Minimum Dataset and Pharmaceutical Collection, respectively. Activities of daily living (ADL) scores for the same patients were obtained using the International Resident Assessment Instrument. Beta regression was used to investigate the relationship between anti-epileptic drug (AED) exposure and functional status. RESULTS: The study included 3606 patients with a single ischaemic stroke between 2012 and 2017. In total, 15% were dispensed an AED in the 3 months before or after stroke. The adjusted odds ratio (OR) for AED exposure was 1.29 (95% confidence interval [CI] 1.15-1.45). Overall AED exposure, categorical body mass index (BMI), ethnicity, length of hospital stay, and exposure to paracetamol, opioids, anti-psychotics, and anti-nausea medications were significantly associated with changes in the mean ADL score percentages. Considering the exposure timeframe, the ORs for AED exposure only after stroke and for exposure both before and after stroke were 1.52 (95% CI 1.31-1.78) and 1.09 (95% CI 0.93-1.27), respectively. CONCLUSION: Stroke patients with AED exposure had greater odds of a higher ADL score, indicating a poorer long-term functional status than those unexposed to AEDs. The timeframe of exposure impacted on functional status, with patients exposed only after stroke having increased odds of higher ADL scores than those exposed both before and after stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».